忽略 Python 模块（seaborn、sklearn）中的警告

Question

上面题名相关的题很多，基本上都是告诉你要做的：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

并确保将其放置在第一次导入之前。

然而，即使在这样做之后，我仍然收到来自 seaborn 和 sklearn 的许多警告。我得到 UserWarning、DataConversionWarning 和 RuntimeWarning，根据文档，它们都继承自 Warning，并且应该包含在上面的代码中。

还有其他方法可以隐藏这些警告吗？（反正大部分我都解决不了）

编辑

示例 1：

C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py:645: DataConversionWarning: Data with input dtype int32, int64 were all converted to float64 by StandardScaler.
  return self.partial_fit(X, y)

示例 2

C:\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\distributions.py:340: UserWarning: Attempted to set non-positive bottom ylim on a log-scaled axis.
Invalid limit will be ignored.
  ax.set_ylim(0, auto=None)

Answer 1

示例 2

有点难找； seaborn 导入统计模型。在 statsmodels/tools/sm_exceptions.py 中，您会找到 this line

warnings.simplefilter('always', category=UserWarning)

其中反转用户警告的任何先前设置。

目前的解决方案是删除该行或在导入 seaborn（以及 statsmodels）后设置警告状态。在 statsmodels 的未来版本中，PR 4712 将修复此问题，因此也可以选择使用 statsmodels 的开发版本。

示例 1

我没有找到重现 sklearn 中的第一个示例的方法；所以这可能有也可能没有不同的原因。

忽略 Python 模块（seaborn、sklearn）中的警告

Ignore warnings in from Python modules (seaborn, sklearn)

python

warnings

scikit-learn

seaborn